J'ai un dataframe de pandas de noms comme indiqué.
personname = df['firstname']+str(' ')+df['othernames'].fillna('')+dfLinks2['surname']
df['personname'] = personname
5 Réponses :
Savez-vous des fonctions de cordes de Python? Vous pouvez combiner ces méthodes avec des pandas.
permet d'utiliser Nous pouvons utiliser pile code> le long de l'index pour supprimer les valeurs nan code>. p> groupeby code> et ''Join code> Pour créer votre colonne Nom complet P> names = (
df["firstname"] + " " + df["othername"].fillna("") + " " + df["surname"]
).replace("\s+", " ", regex=True)
print(names)
0 Sassa Radomirovic
1 Jennifer Catto
2 Jennifer Catto
3 Jennifer Catto
4 Vanessa Pinho
5 Alexander Stuart Clark
6 Alexander Stuart Clark
7 Alexander Stuart Clark
@Datanovice bonnes choses. Trouvé légèrement plus lent. A fait du timing dans ma réponse
Essayez: strong> (pas une bonne solution si) df: strong> p> firstname othername surname name
0 Sassa NaN Radomirovic Sassa Radomirovic
1 Jennifer NaN Catto Jennifer Catto
2 Jennifer NaN Catto Jennifer Catto
3 Jennifer NaN Catto Jennifer Catto
4 Vanessa NaN Pinho Vanessa Pinho
5 Alexander Stuart Clark Alexander Stuart Clark
6 Alexander Stuart Clark Alexander Stuart Clark
7 Alexander Stuart Clark Alexander Stuart Clark
@ Pygirl j'ai besoin de la même chose au travail et j'avais utilisé str.cat () méthode comme indiqué ci-dessous. Les méthodes de Datanovice étaient légèrement plus lentes. Voir timing ci-dessous. Toutes mes excuses pour la poste tardive
Je pense que vous pouvez également utiliser, sortie: graphique: .str.cat comme ceci: 
Essayez: sortie:
J'ai besoin de la même chose au travail et j'avais utilisé @wwnde p> str.cat () code> comme indiqué ci-dessous. @Datanovice était légèrement plus lent %timeit (df['firstname'].str.cat(df[['othername', 'surname']], sep=' ', na_rep='').replace('\s\s', ' ', regex=True))
1.54 ms ± 133 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
Vous n'êtes pas d'espace après
df ['autres noms']@ komatiraju032 J'ai dit que si j'ajoute un autre
str ('') puis ceux qui ont NA dans les noms de colline finissent avec deux espaces par exemple.Jennifer Catto que je ne veux pas.Ensuite, utilisez
str.join ()Vous pouvez également travailler autour de celui-ci par
df ["personname '] = (DF [" premier "] +" "+ df [" autre "]. Fillna (" @ ") +" "+ DF [" Nom de famille " ]). str.replace ("@", "") .@Mobeus Zoom j'ai fourni une méthode beaucoup plus rapide. Juste au cas où vous auriez des morceaux de données